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基于Python的机器学习特征库和MLOps平台

Hopsworks ML平台特征存储 MLOps 云服务 Github 开源项目

Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。

CSGHub - 开源大模型管理平台，支持全生命周期管理与本地部署

CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署

CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台，帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作，提供微服务子模块和标准化OpenAPI，可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计，支持本地部署，功能类似于私有化的Huggingface，涵盖数据集、模型文件和代码等管理。

loghub - 系统日志数据集资源库促进AI日志分析研究

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Loghub汇集了多个领域的原始系统日志数据集，包括分布式系统、超级计算机和操作系统等。这些未经处理的数据集保留了原始特征，为AI日志分析研究提供了重要资源。项目已获得450多个学术和工业组织的使用，并提供数据集下载和相关研究论文引用，全面支持日志分析研究。

leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境

AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管

LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。

mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理

GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署

MLRun是一个开源MLOps平台，集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境，简化了机器学习应用的构建和管理流程，缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作，提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案，包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理，简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段，MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。

featureform - 使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征的虚拟特征库

FeatureformGithub开源开源项目数据科学机器学习特征存储

Featureform 是一个虚拟特征库，使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征。它通过协调现有基础设施，将变换、特征、标签和训练集标准化，促进团队协作和资源共享。Featureform 支持从个人数据科学家到大型企业团队的多种应用场景，并提供内置合规支持，包括角色访问控制和审计日志。该开源项目兼容现有数据基础设施，适用于本地和云端部署。

Prophecis - 多租户机器学习平台

GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台

Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台，集成了多种开源框架，包括TensorFlow、Python和XGBoost，提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程，支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具，满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具

FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言

Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器，支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署，简化了分布式计算和资源管理。

aws - 专业监控环境稳定性的统计日志工具

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这是一个用于记录云环境统计数据的专业工具。它主要用于监控环境状态，帮助识别可能导致系统不稳定的问题。通过记录和分析日志数据，开发人员可以更好地了解系统运行情况，及时发现潜在风险。该工具简单易用，适用于需要持续监控云环境稳定性的场景。它有助于预防潜在的系统故障，提高环境的稳定性和可靠性，对于维护复杂系统和快速定位问题源头至关重要。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

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